Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Kinect sensor" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Gender detection using 3D anthropometric measurements by Kinect
Autorzy:
Camalan, S.
Sengul, G.
Misra, S.
Maskeliunas, R.
Damaševičius, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220957.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
gender detection
Kinect sensor
anthropometrics
measurement
gender issues
Opis:
Automatic gender detection is a process of determining the gender of a human according to the characteristic properties that represent the masculine and feminine attributes of a subject. Automatic gender detection is used in many areas such as customer behaviour analysis, robust security system construction, resource management, human-computer interaction, video games, mobile applications, neuro-marketing etc., in which manual gender detection may be not feasible. In this study, we have developed a fully automatic system that uses the 3D anthropometric measurements of human subjects for gender detection. A Kinect 3D camera was used to recognize the human posture, and body metrics are used as features for classification. To classify the gender, KNN, SVM classifiers and Neural Network were used with the parameters. A unique dataset gathered from 29 female and 31 male (a total of 60 people) participants was used in the experiment and the Leave One Out method was used as the cross-validation approach. The maximum accuracy achieved is 96.77% for SVM with an MLP kernel function.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2018, 25, 2; 253-267
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie metod opartych na cechach 2D i 3D w zadaniu samolokalizacji robota mobilnego na podstawie danych RGB-D
Comparing robot self-localization methods exploiting 2D and 3D features in RGB-D data
Autorzy:
Nowicki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158487.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
robot mobilny
sensor Kinect
detektory cech
deskryptory cech
samolokalizacja
mobile robots
Kinect sensor
feature detectors
self-localization
Opis:
Praca porusza problem estymacji transformacji przestrzennej pomiędzy kolejnymi pozycjami robota mobilnego. Transformacja wyznaczana jest na podstawie danych RGB-D uzyskanych z sensora Kinect w kolejnych pozycjach wzdłuż trajektorii ruchu robota. Bardzo duża liczba punktów w przestrzeni otrzymanych z sensora Kinect powoduje, że nie mogą być one przetwarzane w czasie rzeczywistym na większości komputerów pokładowych robotów mobilnych. Dlatego w pracy porównano dwie metody ekstrakcji punktów charakterystycznych (kluczowych) redukujących rozmiar zbioru danych: cechy oparte na detekcji w chmurze punktów 3D oraz cechy oparte na detekcji na dwuwymiarowym obrazie RGB. Metody te porównano pod względem czasu działania, skuteczności ekstrakcji punktów oraz dryftu estymaty pozycji robota na publicznie dostępnych zbiorach danych RGB-D.
This paper addresses the problem of determining the egomotion between consecutive robot poses. The RGB-D Kinect sensor is used, which yields large amount of 3D points. It is impossible to process these data in realtime on most of the mobile robots. Thus, we present two approaches to point feature detection: 3D geometric features obtained from point clouds [9] and photometric 2D features detected in the RGB image [1]. Both methods are compared on publicly available RGB-D datasets [8, 10]. The detection on 2D image is the core of the currently state-of-the-art SLAM systems [3] while 3D features are an invention made especially for data captured by the Kinect-like sensors. First, it is demonstrated that both methods can be a part of a successful visual odometry system. Moreover, it is shown that detection of 2D image features is much faster than 3D, while the description is faster in case of 3D features (Tab. 1.). Performed experiments revealed that 3D geometric features tend to work better in environments of richer geometric structure (Tab. 2.) while method using photometric 2D features can be successfully expanded to additionally use 2D features detected on the depth image.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 10, 10; 845-848
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kinematic Analysis of 6-DOF Arms for H20 Mobile Robots and Labware Manipulation for Transportation in Life Science Labs
Autorzy:
Ali, M. M.
Liu, H.
Stoll, N.
Thurow, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384603.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
kinematic analysis 6-DOF robotic arm
validation of kinematic solution
labware localization
labware manipulation
Kinect sensor
Opis:
This paper presents the kinematic analysis of the H20 humanoid mobile robot. The kinematic analysis for the robot arms is essential to achieve accurate grasping and placing tasks for object transportation. The H20 robot has dual arms with 6 revolute joints with 6-DOF. For each arm, the forward kinematics is derived and the closed-form solution for the inverse kinematic problem with different cases of singularities is found. A reverse decoupling mechanism method is used to solve the inverse kinematic problem analytically by viewing the arm kinematic chain in reverse order. The kinematics solution is validated using MATLAB with robotics toolbox. A decision method is used to determine the optimal solution within multiple solutions of inverse kinematic depending on the joints’ limits and minimum joints motion. The workspace analysis of the arm is found and simulated. Finally, a verification process was performed on the real H20 arms by applying blind and vision based labware manipulation strategies to achieve the transportation tasks in real life science laboratories.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2016, 10, 4; 40-52
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies